一种基于历史CPI数据的近程杂波抵制方法

朱张勤，郑万青

(南京电子技术研究所， 南京 210039)



·信号/数据处理·

一种基于历史CPI数据的近程杂波抵制方法

朱张勤，郑万青

(南京电子技术研究所， 南京 210039)

文中对空时二维自适应处理(STAP)技术进行了基本原理性的论述，指出近程非均匀杂波由于样本不足导致STAP效果严重下降。针对机载相控阵雷达低重复频率数据中近程杂波难抑制的问题，根据机载平台在相邻相干积累时间(CPI)内运动距离短，雷达波束覆盖区域基本相同的特点，提出了一种利用前一CPI数据作为辅助知识抑制当前帧数据近程杂波的方法，算法根据历史CPI数据引入引起样本增加的特点，对近程非均匀杂波区进行精细分段处理，提升非均匀杂波抑制能力，改善非均匀杂波区的目标信杂噪比，文中对算法的原理进行了描述并通过实测数据实验验证了算法的性能。

相控阵雷达；近程杂波；空时自适应信号处理

0 引 言

机载相控阵雷达由于对低空突防目标的有效检测和目标检测的覆盖范围比地基雷达要大得多，增加了预警时间，得到越来越多的重视。机载预警雷达主要是下视工作，复杂的地理环境使雷达工作在多变的杂波环境中，由于平台的运动性使得杂波扩展，特点是俯仰近程杂波以回波强、非均匀、样本少等特点成为杂波抑制中的难点。

为了有效检测杂波区目标，减少雷达的盲区范围，必须研究有效的杂波抑制方法。利用天线的超低副瓣来抑制副瓣杂波是最直接的方法，然而，由于目前雷达平台资源和生产工艺水平严重受限，超低副瓣天线难以实现，因此，需要在信号处理中采用一定的滤波算法来抑制高副瓣引起的强杂波谱。由于机载雷达的地物杂波呈现为空时二维耦合谱特性，因此，要想达到较好的滤波效果，杂波抑制应该在空间和时间进行联合处理；并且由于机载平台的地面环境的快速变化性，滤波器应该根据杂波环境自适应调整系数，以达到最佳的滤波效果。

最早的杂波抑制方法有时间平均杂波相干机载雷达及其相关方法[1]、自适应运动补偿方法[2-3]和相位中心偏置天线方法[4-5]，这些方法由于只考虑两个时间取样，存在杂波对消器分辨不良的问题。Brennan等[6]在1973年提出了利用空时二维取样进行雷达信号自适应处理的方法，随后又将最优处理器应用到机载相控阵雷达中[7]。研究证明，空时自适应处理(STAP)可以有效地补偿机载雷达的平台运动效应，并获得理想的杂波抑制性能，同时，对有源干扰也可以实现自适应抑制。然而在脉冲级进行空-时全自适应处理所需的运算量极大，严重地限制了算法在工程中的应用，随后降维STAP技术成为了研究的一个焦点，大量降秩和降维方法的出现为STAP工程化应用可供了可实现的途径[8-12]。

抑制近程杂波最直接的目的是为了提高杂波的距离平稳性从而提高STAP性能，而最终的目的是提高目标信号的信杂噪比(SCNR)。解决近程杂波距离非平稳性的方法，目前主要有三种：一是利用阵列天线俯仰维的自由度做空间滤波[13-14]，但是目前的非自适应空域滤波方法对阵元误差比较敏感，自适应的空域滤波难以获取样本，且计算比较繁琐；二是多普勒谱和空间谱的补偿，这对存在距离模糊的中高重频机载雷达来说，无法兼顾各次模糊距离[15-16]；三是利用俯仰空域自由度、方位空域自由度和脉冲维的时间自由度同时做三维STAP处理[17]，这种算法也存在独立同分布的自适应样本难以获得的问题。

本文针对机载雷达的特点，利用短时间载机平台运动距离短、副瓣杂波覆盖区域基本无变化的特点，提出了一种新的杂波抑制方法，利用低脉冲重复频率(LPRF)实测数据对算法进行了验证并与传统STAP技术进行了对比分析。

1 算法描述

1.1 STAP算法原理

空时二维自适应信号处理是针对雷达接收的回波信号进行空间和时间上的二维滤波处理。其实质是将一维空域滤波技术推广到时间和空间二维域中。

STAP技术的关键，一方面在于两维滤波处理，另一方面在滤波权系数是自适应计算得到的，可以根据雷达回波特性自适应地形成与杂波和干扰相匹配的自适应权矢量来做滤波处理，其原理如图1所示。

图1 STAP原理图

利用最优接收技术，建立自适应权系数计算的数目模型，其原理为：保持主波束方向的信号增益不变，同时使杂波、干扰和噪声的功率达到最小。计算自适应权系数的准则如下

(1)

式中：R为根据雷达接收数据xi估计的协方差矩阵；S为导向矢量；R表达式为

(2)

考虑有限样本的独立性和遍历特性，协方差矩阵的计算可以简化为

(3)

式中：N为数据样本的总数量；H表示共轭转置；S是目标空域导向矢量Ss与目标时域导向矢量St的Kronecher积

S=Ss⊗St

(4)

Ss与St的表达式因STAP算法的不同而异。对方程组(1)求解得到的最优权矢量解为

Wopt=μR-1S

(5)

式中：μ为对自适应权进行归一化所用的系数值

(6)

若由雷达接收数据向量xi组成的数据矩阵为X，则STAP最终的滤波输出为

(7)

利用历史数据进行协方差矩阵的估计

(8)

1.2 新算法流程

利用雷达系统的全部天线阵元和相参积累脉冲做STAP处理，称为全空时自适应处理。全空时自适应处理为理论上的最优处理，但是，一方面，难以获得足够数量的估计协方差矩阵所用的训练样本；另一方面，计算自适应滤波权矢量所需要的计算能力一般雷达的信号处理机难以满足。因此，工程应用中大多采用各种准最优的算法。关于STAP的准最优处理算法大致分为降维和降秩两类，其中子阵级距离-多普勒域STAP处理由于计算量小被广泛应用于工程实现。

对每个子阵进行快速傅里叶变换处理后，对每个频率门进行自适应STAP处理，计算自适应权矢量Wopt的方法与空时全自适应处理相同，即为单多普勒通道空时自适应处理(1DT-STAP)，设有N个子阵，每个子阵FFT后有M个多普勒门，wij表示第j个子阵的第i个多普勒门的加权叙述，1DT-STAP处理流程如图2所示。

图2 子阵级1DT STAP处理示意图

STAP有效的前提是能够对杂波或干扰背景的统计特性进行准确估计，这一点是通过对接收的回波数据进行相关性估计来实现的，本质上属于最大似然估计。因此，要获得理想的性能，需要满足两个必要条件：其一是要求被处理的信号在时间和空间上是均匀、平稳的；其二是要有足够多的满足独立同分布条件的样本。对机载预警雷达而言，杂波背景的非均匀、非平稳问题非常突出，不仅满足独立同分布条件的可用于杂波统计特性估计的样本数非常有限，而且这些样本还常常和奇异样本混在一起难以区分，从而使自适应处理的性能大大下降，而近程杂波是机载预警雷达中最常见的非均匀杂波。

本文算法以1DT-STAP为基础，利用雷达回波前一帧数据进行辅助处理。由于机载预警雷达平台飞行速度较慢，近似认为相邻两帧时间内近程杂波的所处地形环境无明显变化(相邻40ms～50ms时间内，载机运动距离只有几米，3dB波束宽度7°，两帧方位间隔1.5°)。由于历史数据的引入，相当于对当前帧数据STAP协方差矩阵估计的样本数增加。因此，可以对当前数据的近程非均匀杂波进行更精细的分段处理，提升非均匀杂波的抑制能力。算法流程如图3所示。

2 实验与分析

本文所提算法利用LPRF实测数据进行实验分析(LPRF数据按距离门截取了近程杂波区域的1 000个门)，新方法对试验数据的非均匀杂波区分段数目是传统STAP方法的2倍(传统STAP对每个多普勒门按距离分4段，新方法分8段)，并将处理结果与传统STAP方法进行对比，统计了目标SCNR的改善程度，结果如图4所示，其中标出的点为经过验证的真实目标。

图4 近程杂波抑制结果对比图

从实验结果可以看出，本文所提算法比传统STAP方法在近程杂波抑制后，目标的SCNR从传统STAP的18.2dB提升到新算法的21.7dB，改善3.5dB。

3 结束语

本文针对机载相控阵雷达LPRF数据近程非均匀杂波抑制难的问题，利用机载平台运动相邻CPI内平台运动短、雷达波束覆盖区域基本相同的特点，进行了合理的假设，将前一帧数据作为辅助知识引入当前数据的处理中，提升非均匀杂波的抑制能力改善该杂波区目标的SCNR，并利用实测数据对算法进行了实验与验证。结果表明：本文所提新算法比传统STAP在近程杂波抑制后目标SCNR改善3.5dB，充分证明了本文算法的有效性。

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朱张勤 男，1982年生，博士，高级工程师。研究方向为雷达电讯总体技术。

郑万青 男，1981年生，硕士，工程师。研究方向为雷达电讯总体技术与技术管理。

A Novel Algorithm Based on CPI data for Restaining the Short-range Clutter

ZHU Zhangqin，ZHENG Wanqing

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology, Nanjing 210039, China)

Essential principles of space time adaptive processing (STAP) technology are discussed, then for the short range clutter, the effect of STAP declined heavily due to the short of sample is pointed out in this paper. To confront the non-homogeneous clutter of low pulse repetition frequency (LPRF) data, which is difficult to be restrained in the airborne phase-scan radar, a novel algorithm, which is based on the airborne platform moving short range and the areas covered by radar beam almost same, is proposed in this paper. In the new algorithm, the last coherent processing interval (CPI) data are used as the aided knowledge to suppress the clutter of current CPI data. Due to the last CPI data introduced, the number of samples is increased, by which the current CPI data can be piecewise processed more finely, to improve the effect of clutter suppression and the target signal-to-clutter-plus-noise ratio (SCNR). The principle of the new algorithm is introduced firstly, and then experiments by the measured radar data demonstrate the impression of the method.

phase-scan radar; short-range clutter; space time adaptive processing

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2015.09.007

朱张勤 Email：zzqin@mail.ustc.edu.cn

2015-04-22

2015-07-24

TN

A

1004-7859(2015)09-0029-04